练习题分为四种：1，线性动规：拦截导弹，合唱队形，挖地雷，建学校，剑客决斗等；2，区域动规：石子合并， 加分二叉树，统计单词个数，炮兵布阵等；3，树形动规：二分查找树，聚会的欢乐，数字三角形等；4，背包问题：01背包问题，完全背包问题，分组背包问题，二维背包，装箱问题，挤牛奶

动态规划，英文：Dynamic Programming，简称DP，将问题分解为互相重叠的子问题，通过反复求解子问题来解决原问题就是动态规划，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划来解是比较有效的。

动态规划，英文：Dynamic Programming，简称DP，将问题分解为互相重叠的子问题，通过反复求解子问题来解决原问题就是动态规划，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划来解是比较有效的。

假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？注意：给定 n 是一个正整数。 示例 1： {代码...} 示例 2： {代码...}

Given a positive integer n, break it into the sum of at least two positive integers and maximize the product of those integers. Return the maximum product you can get.

动态规划基本上是需要三架马车或者三板斧来决定的 （1）确定数组元素的意义：即dp[]数组是什么含义 （2）定义数组元素间的关系式，即状态转移方程：即 dp[n] = dp[n-1] + x （3）确定初始值：学过数学归纳法的都知道，虽然我们知道了数组元素之间的关系式，如dp[n] = dp[n-1] + dp[n-2],但是我们需要知道最开始的值，dp[...

前缀和是一种查询数组中任意区间的元素的和的数据结构，这里数组给定之后就不变了。针对这个不变的数组，前缀和用于多次查询区间 [i, j] 上元素的和。

强化学习入门基础 文章目录 强化学习入门基础 1. 强化学习基础知识 1.1 强化学习发展历程 1.2 强化学习特点 1.3 强化学习应用 1.4 强化学习基本概念 1.5 强化学习智能体的主要组成部分 1.6 强化学习的分类 2. 动态规划 2.1 什么是动态规划 2.2 动态规划基本思想 2.3 动态规划基本概念 2.3.1 多阶段决策问题 2.3.2 动态规...

动态规划(简称DP)是算法设计思想当中最难也是最有趣的部分了，动态规划适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题，是一种在数学、计算机科学和经济学中经常使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。使用动态规划方法解题有较高的时间效率，关键在于它减少了很多不必要的计算和重复计算的部分

题目 给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 wordDict，判定 s 是否可以被空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。 说明： 拆分时可以重复使用字典中的单词。你可以假设字典中没有重复的单词。示例 1： {代码...} 示例 2： {代码...} 示例 3： {代码...} 思路分析 暴力搜索 这道题最开始我们想的肯定是每...

有一定规律可循,找套路. 什么是动态规划. 有多少种方式走到右下角(这才可以用动态规划)输出所有走到右下角的路径(dfs 递归) 题目分类: 计数有多少种方式走到右下角 有多少种方法选出K个数使得和是sum 求最大最小值 从左下角走到右下角路径的最大数值和最长上升子序列长度 求存在性 取石子游戏,先手是否必赢能不能选出K个...

在前面的两篇文章这种动态规划你见过吗——状态机动态规划之股票问题(上)和这种动态规划你见过吗——状态机动态规划之股票问题(中)已经谈了4道和股票问题相关的题目，详细解释了状态机动态规划和他的基本原理和应用方式。在本篇文章当中，会再介绍剩下的两道股票问题，继续深入和学习状态机动态规划。

背包问题的所有解决思路，一言概之都是——凑。但并不代表只能凑一次，一次不行可以凑多次。你描述的只是第一次尝试，从最大面额的开始，发现不行，就卡住了。但是最大面额的不行了，就换面额第二大的，从头再来。当然，硬着头皮枚举是不对的，所以需要一些优化技巧来减少计算，比如动态规划。

emmmm..这不就是旅行商问题嘛，这当然是个贪心算法因为这是个NP-Hard的问题，对于这种问题多采用近似算法求得一个可以接受的相似解就行了

给你一个字符串 s ，请你统计并返回这个字符串中 回文子串的数目。回文字符串是正着读和倒过来读一样的字符串。子字符串是字符串中的由连续字符组成的一个序列。

动态规划+深度优先搜索。把大问题（求整棵树的路径最大值）拆分成小问题（每颗子树的路径最大值），递推公式为：当前树的路径最大值=max(左子树的路径最大值, 右子树的路径最大值)+当前根节点的值。以此来推出最后全树的最大路径值。

Now consider if some obstacles are added to the grids. How many unique paths would there be?